数据结构(C语言版)实验报告 (内部排序算法比较).docx

《数据结构与算法》实验报告主要探讨了六种常见的内部排序算法：起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序和堆排序。实验的目标是通过实际操作和对比，直观地理解这些算法在处理随机数据时的关键字比较次数和关键字移动次数，从而对它们的效率有更深入的认识。 1. **起泡排序**： 起泡排序是一种简单的排序方法，通过不断地将相邻两个元素进行比较并交换，使得较大的元素逐渐“浮”到序列的末尾。其时间复杂度在最坏情况下为O(n²)，最好情况为O(n)。 2. **直接插入排序**： 直接插入排序是将每个元素与已排序的部分进行比较，找到合适的位置插入。在最佳情况下，如果输入已经部分排序，时间复杂度为O(n)，但最坏情况下也是O(n²)。 3. **简单选择排序**： 简单选择排序每次选取未排序部分的最小元素放到已排序部分的末尾，时间复杂度始终为O(n²)。 4. **快速排序**： 快速排序是由“分而治之”策略衍生出的一种高效排序算法。通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。快速排序平均时间复杂度为O(n log n)，但在最坏情况下为O(n²)。 5. **希尔排序**： 希尔排序是插入排序的改进版本，通过设置间隔序列逐步缩小排序范围，从而提高效率。其时间复杂度通常介于O(n)和O(n²)之间，具体取决于间隔序列的选择。 6. **堆排序**： 堆排序利用了完全二叉树的特性，构建最大或最小堆来实现排序。它的平均和最坏时间复杂度均为O(n log n)。 实验要求待排序列表长度至少为100000，并使用伪随机数生成器填充数据。至少使用5组不同的输入数据进行比较，比较指标为关键字比较次数和移动次数。`RandomNum()`函数用于生成随机数，`InitLinkList()`初始化链表，`LT()`函数用于比较两个元素的大小，`Display()`函数显示排序结果。此外，还有针对每种排序算法的实现函数，如`ShellSort()`、`QuickSort()`、`HeapSort()`等，以及`Compare()`函数用于比较所有排序算法的性能。 调试过程中，可能会遇到诸如数据溢出、排序错误、时间效率不理想等问题。解决这些问题需要理解每种算法的逻辑，优化代码执行效率，同时确保正确性。通过对不同数据集的结果分析，可以观察到各算法的稳定性，例如，快速排序通常比其他算法更快，但希尔排序在某些特定情况下可能更优。而冒泡排序和简单选择排序虽然简单，但在大规模数据下效率较低。 总结来说，这个实验提供了对数据结构中核心排序算法实际性能的直观理解，有助于提升对算法复杂度理论知识的实践应用能力。通过这样的比较，开发者可以更好地选择适合特定场景的排序算法。